] Короткое объяснение

проект «распознавание выражения лица» направлено на распознавание человеческих выражений лица с использованием метода сверточной нейронной сети (CNN). Алгоритм CNN применяется для анализа визуальных данных, таких как изображения лица в формате серого, который затем классифицируется на семь категорий основных выражений: счастливые, грустные, злые, шокированные, страх, отвращение и нейтральное. Эта модель обучена с использованием набора данных FER2013 и успешно достигла точности 91,67% после обучения в течение 500 эпохи.

] Цели проекта

проект «распознавание выражения лица» - это конец курса искусственного интеллекта, где в этом проекте есть достижения, которые должны быть достигнуты, включая:

]
1. Разработка системы введения выражения лица на основе искусственного интеллекта. Ожидается, что эта система сможет идентифицировать эмоции, которые излучаются от выражений лица автоматически и точно.
]
2. экспериментирование с алгоритмами машинного обучения для повышения точности выражений лица. В этом проекте алгоритм CNN проверяется, чтобы понять, в какой степени эта модель способна распознавать сложные закономерности на чертежах лица. Это усилие также включает оптимизацию параметров модели, дополнительные учебные данные и использование методов увеличения данных.
]

] Технический стек используется

]
1. Framework: Python использует библиотеку, как Tensorflow/Трудно реализовать CNN.
]
2. набор данных: используемый набор данных IS FER2013 (распознавание выражения лица 2013), который содержит 35 887 изображений серого серого с размерами 48x48 пикселей. Эти изображения оснащены меткой, которая включает в себя семь основных категорий выражения.
]
3. Инструменты:

]
• Numpy и Pandas для манипулирования данными.
]
• matplotlib для визуализации.
]
• Haar Cascade для обнаружения лица камеры.
]

] Результаты

]
1. Нравиться ]
]
2. грустно ]
]
3. Злой ]
]
4. нейтральный ]
]
5. удивлен ]
]
6. Испуганный ]
]
7. Отвратительный ]
]

] Проблема и то, как я с этим справляюсь

]

1. проблема различий в освещении, которые влияют на уровень точности. 
   ] Изменения освещения могут повлиять на точность модели. Чтобы преодолеть это, нормализация данных выполняется для обеспечения того, чтобы освещение на изображении было более однородным, так что шаблоны на изображении лица могут быть лучше распознаны.

]

2. сложности аналогичных выражений.
   ] Некоторые выражения, такие как «страх» и «удивленные», имеют сходные характеристики, которые трудно различить с помощью моделей. Применяемое решение состоит в том, чтобы выполнить увеличение данных, такие как вращение, масштаб, переворот и контрастные изменения, чтобы улучшить способность моделей обобщения новых данных.

]

3. набор данных, который довольно ограничен
   ] Набор данных FER2013, хотя и довольно большой, не охватывает различные вариации лица во всем мире. Чтобы обогатить набор данных, я использую методику увеличения данных и добавляю данные из других соответствующих источников, чтобы создать лучшее представление выражений лица.

]

] Уроки извлечены

Этот проект предоставляет в -depth Insights о том, как системы на основе искусственного интеллекта могут использоваться для распознавания выражений лица. Процесс разработки показывает его важность:

]
1. data pra-per-permessesia для решения проблем освещения и улучшения качества данных.
]
2. эксперимент с учебными параметрами, чтобы получить оптимальные комбинации, такие как регулирование количества эпохи, скорость обучения и размер партии.
]
3. увеличение разнообразия учебных данных за счет увеличения для повышения производительности модели реальных данных.
]

, преодолев существующие проблемы, этот проект преуспел в создании модели ввода выражения лица, которая может применяться к различным приложениям, таким как взаимодействие человека и компьютер, эмоциональный анализ и психологический мониторинг.